【摘 要】
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随着软件规模的逐渐扩大,软件测试作为软件生命周期中一个重要组成环节,如何生成高效的测试用例已经成为当今的研究热点,软件测试用例生成中有很多研究是基于遗传算法(GA)的,
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究项目(KJ2019B001);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1166);安徽省重大教学研究项目,高职院校产教融合协同创新研究与实践(2016jyxm0122);2016年高校学科(专业)拔尖人才学术资助重点项目(gxbjZD2016094);安徽省物联网应用技术特色专业(2016tszy012);安徽省省级质量工程项目(2018sjjd114)
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随着软件规模的逐渐扩大,软件测试作为软件生命周期中一个重要组成环节,如何生成高效的测试用例已经成为当今的研究热点,软件测试用例生成中有很多研究是基于遗传算法(GA)的,但该算法容易陷入局部最优和早熟,模拟退火算法(SA)的优点正好补充遗传算法的缺点.本文对现有的Mukesh Mann提出的基于分支距离退火遗传算法进行研究,通过模拟退火中温度变化控制变异操作,并对交叉算子进行优化,最后通过经典的三角形问题实验证明本文的改进退火遗传交叉算法(SGA)在软件测试用例生成的效率要优于传统的遗传算法.
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